Advancing Water Security and Agricultural Productivity: A Case Study of Transboundary Cooperation Opportunities in the Kabul River Basin
Notice bibliographique
Résumé
The Kabul River Basin (KRB) is witnessing frequent flood and drought events that influence food production and distribution. The KRB is one of the world’s poorest regions regarding food security. Food security issues in the KRB include shifts in short-term climate cycles with significant river flow variations that result in inadequate water distribution. Due to the lack of hydro-infrastructure, low irrigation efficiency, and continuing wars, the Afghanistan portion of the KRB has experienced low agricultural land expansion opportunities for food production. This research assesses the relationship between flood mitigation, flow balances, and food production and, cumulatively, assesses the social and economic well-being of the population of the KRB. SWAT modeling and climate change (CCSM4) implications are utilized to assess how these relationships impact the social and economic well-being of the population in the KRB. The intricacies of transboundary exchange and cooperation indicate that the conservation of ~38% of the water volume would nearly double the low flows in the dry season and result in the retention of ~2B m3/y of water for agricultural developmental use. Results show that the peak flood flow routing in reservoirs on the Afghanistan side of the KRB would have a substantial positive impact on agricultural products and, therefore, food security. Water volume conservation has the potential to provide ~44% more arable land with water, allowing a ~51% increase in crop yield, provided that improved irrigation efficiency techniques are utilized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».